模型出现过拟合，以下何种措施无法降低过拟合现象

使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用什么辅助函数？

执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?

以下哪种情况说明模型出现了过拟合 （）

以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项

from sklearn import linear_model
reg = linear_model.Lasso，其中Lasso 是用来拟合什么样的线性模型的？

Scikit-learn中数据和标签用什么数据结构来存储？

逻辑回归模型是解决什么问题的模型？

在scikit-learn中，DBSCAN算法对于（ ）参数值的选择非常敏感

下面的问题，属于分类问题的是；

在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)